當(dāng)?shù)貢r(shí)間1月17號(hào)，谷歌人工智能開發(fā)機(jī)構(gòu)推出一款叫做阿爾法幾何的AI系統(tǒng)，以解決國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽中存在的各項(xiàng)問題。官方的消息顯示，這款A(yù)I系統(tǒng)代表“人類水平自動(dòng)化推理的顯著里程碑”。這款A(yù)I系統(tǒng)擅長(zhǎng)以“直覺”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型去解決問題，建立在符號(hào)操作的基礎(chǔ)上，也會(huì)更快速地解決實(shí)際問題。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與符號(hào)系統(tǒng)的結(jié)合
阿爾法幾何AI系統(tǒng)，是在人們的大量訓(xùn)練下形成的。在訓(xùn)練時(shí)，也要面對(duì)來自幾何問題的獨(dú)特挑戰(zhàn)。谷歌DeepMind對(duì)此有獨(dú)特的解決方案，比如在設(shè)計(jì)模型的時(shí)候，工作人員把“神經(jīng)語言”與“符號(hào)演繹引擎”進(jìn)行配對(duì)，從而推斷出問題的實(shí)際解決方案。從常規(guī)來說，符號(hào)引擎是進(jìn)度緩慢的，但是DeepMind以神經(jīng)模型進(jìn)行引導(dǎo)，便可以加快推演引擎找到給定幾何問題答案的速度，實(shí)現(xiàn)更快地解決問題。
谷歌DeepMind還形成了自己的合成數(shù)據(jù)，這樣合成不同的證明，都能解決點(diǎn)、線、圓等方面的問題，還能對(duì)圖表進(jìn)行推論，解決的速度是比較快的。 AI對(duì)奧數(shù)問題的解決
從上個(gè)世紀(jì)50年代開始，AI的定理證明能力，便一直被認(rèn)為是值得研究的話題。國(guó)際數(shù)學(xué)奧林匹克競(jìng)賽的抽象數(shù)學(xué)概念，以及數(shù)學(xué)理論知識(shí)，也十分符合AI的設(shè)計(jì)原理與運(yùn)作方式。 有研究證實(shí)，如果AI被事先編入已經(jīng)設(shè)計(jì)好的程序，那么AI甚至不需要訓(xùn)練，自主就能解決復(fù)雜問題，其重點(diǎn)就在于神經(jīng)語言模型的建構(gòu)，該模型在處理極具挑戰(zhàn)性的問題時(shí)，能夠做出快速反應(yīng)和精準(zhǔn)推理，這種推理方法，是快速解決問題的關(guān)鍵，也是科學(xué)家為之奮斗的目標(biāo)。